B ng 3.20 cho th y 5 bi n đ c l p (THNH, CSCV, TTGD, HTCT, NVNH) có m i quan h t ng quan tuy n tính v i bi n ph thu c (LCNH) v i h s t ng quan r
và m c Ủ ngh a Sig. (2-tailed: ki m đ nh 2 phía) nh h n m c Ủ ngh a 0,05 (5%). Tuy nhiên, 2 bi n đ c l p STT và AHNT l i có m c Ủ ngh a Sig. l n h n m c Ủ ngh a 5%.
Do v y, c n ph i xem xét k m i quan h c a 2 bi n này v i bi n ph thu c LCNH
khi đ a vào phân tích h i qui đa bi n. M t khác, có th nh n th y h u h t các bi n đ c l p không có m i quan h t ng quan tuy n tính v i nhau nên ít có kh n ng x y ra hi n t ng đa c ng tuy n. Nh v y, s b có th k t lu ncác bi n đ c l p có th đ c
đ a vào mô hình h i qui đa bi n đ gi i thích cho bi n ph thu c.
3.4.5. Phân tích h i qui
Các bi n đ c l p đ c đ a vào mô hình h i qui tuy n tính b i đ gi i thích cho bi n ph thu c. Mô hình h i qui tuy n tính b i có d ng nh sau:
LCNH = 0 + 1THNH + 2CSCV + 3TTGD + 4HTCT + 5STT + 6AHNT
Ph ng pháp bình ph ng nh nh t thông th ng (Ordinary least square – OLS) đ c s d ng đ xác đnh các h s h i qui riêng ph n ( k).
3.4.5.1. ánh giá vƠ ki m đ nh đ phù h p c a mô hình
M c đ phù h p c a mô hình h i qui tuy n tính b i v i t p d li u m u đ c
đánh giá thông qua h s xác đ nh R2 đi u ch nh (Adjusted R square). H s R2 đi u ch nh đ c s d ng thay cho h s R2 đ ph n ánh sát h n m c đ phù h p c a mô hình v i t p d li u do R2 đi u ch nh không ph thu c vào đ l ch phóng đ i c a R2 (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2008). V i giá tr h s R2 đi u ch nh càng g n 1 và nh h n R2
có ngh a là mô hình h i qui tuy n tính đư xây d ng phù h p v i t p d li u đ n m c đ t ng ng v i giá tr R2 đi u ch nh.
i l ng F đ c l y t k t qu phân tích ph ng sai ANOVA. Theo Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c (2008), tr th ng kê F đ c tính t giá tr R2 đi u ch nh c a mô hình đ y đ , n u m c Ủ ngh a Sig. nh h n m c Ủ ngh a ki m đnh, có th an toàn bác b gi thuy t Ho (Ho: k = 0) và k t lu n mô hình h i qui tuy n tính phù h p v i t p d li u và có th s d ng đ c.
K t qu đánh giá đ phù h p c a mô hình theo B ng 3.21:
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .799a .639 .628 .26303 2.161
a. Predictors: (Constant), NVNH, AHNT, STT, TTGD, HTCT, THNH, CSCV
b. Dependent Variable: LCNH